大井 7R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タケゾウ	藤田凌（大井）	実105.7	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0秒 04/30 大井3R 3着/10頭+1.8秒 04/15 大井4R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 -23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ドリームパンサー自在	本田重（船橋）	実59.1	B× A▽勝率2% EV-10% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/30 大井2R 1着/12頭勝利 04/15 大井5R 9着/14頭+1.4秒 03/24 大井6R 2着/14頭+1.4秒 03/11 大井4R 7着/14頭+1.7秒 02/17 大井3R 3着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 107日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 -11% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	オレンジマン	中山遥（浦和）	実10.8	B× A△勝率7% EV-29% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4秒 04/17 大井6R 3着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.6% / 期待値 -29% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	レヴェルトディオ	矢野貴（大井）	実5.7	B▲ A▲勝率7% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.5% / 期待値 -57% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	リアンリーヴァ差し	笹川翼（大井）	実23.5	B△ A△勝率4% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8秒 02/20 大井3R 5着/14頭+1.2秒 01/30 大井3R 3着/8頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +3% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	シュヴァルニブロン差し	西啓太（大井）	実83.2	B× A▽勝率2% EV+40% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/12 大井3R 10着/12頭 05/22 大井4R 11着/16頭 05/01 大井9R 6着/7頭+2.3秒 04/17 大井6R 7着/12頭+2.4秒 03/27 大井2R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +41% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	シンプウエース	達城龍（大井）	実42.9	B△ A▽勝率2% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0秒 04/17 大井6R 10着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -8% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	実81.0	B× A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11頭+1.9秒 01/12 大井4R 4着/6頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -26% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	マインゴールド	岡村健（船橋）	実22.3	B× A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8秒 01/13 大井5R 12着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -30% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	マジックエレガンス	和田譲（大井）	実2.2	B○ A🌟◎勝率42% EV-8% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.7% / 期待値 -8% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実67.9	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16頭 04/15 大井5R 8着/14頭+1.3秒 03/25 大井3R 4着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -24% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ヴァルディ自在	谷内貫（大井）	実140.5	B× A▽勝率0% EV-35% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 03/27 大井7R 5着/8頭+2.1秒 03/13 大井2R 4着/9頭+1.3秒 02/18 大井9R 11着/11頭+2.6秒 01/13 大井4R 1着/16頭勝利 10/07 大井4R 4着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	オロールシェール逃げ	鷹見陸（大井）	実18.2	B△ A△勝率5% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/22 大井10R 7着/9頭+2.1秒 04/17 大井5R 4着/9頭+1.0秒 03/27 大井2R 5着/12頭+0.6秒 03/11 大井4R 1着/14頭勝利 02/20 大井2R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -3% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	サマニデンカ逃げ	木澤奨（大井）	実116.8	B× A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8秒 02/17 大井4R 1着/12頭勝利 12/25 大井6R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 -34% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	コブラツイスト	藤本現（大井）	実3.6	B🌟◎ A○勝率19% EV-30% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.7% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 -30% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ブイスリー先行	吉井章（大井）	実52.0	B× A▽勝率3% EV+43% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5秒 03/12 大井5R 7着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +43% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

コブラツイスト

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+147%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10マジックエレガンス

2.2倍

EV -62%

▲A:▲4レヴェルトディオ

5.7倍

EV -48%

出走馬全16頭

◎A:○15

コブラツイスト

藤本現（大井）

3.6倍

+147%

›

○A:◎10

マジックエレガンス

和田譲（大井）

2.2倍

-62%

›

▲A:▲4

レヴェルトディオ

矢野貴（大井）

5.7倍

-48%

›

△A:△5

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

23.5倍

-7%

›

△A:△13

オロールシェール

鷹見陸（大井）

18.2倍

-79%

›

△A:▽7

シンプウエース

達城龍（大井）

42.9倍

-93%

›

×A:▽8

アンパンタイム

杉山海（大井）

81.0倍

-88%

›

×A:△3

オレンジマン

中山遥（浦和）

10.8倍

-99%

›

×A:▽9

マインゴールド

岡村健（船橋）

22.3倍

-99%

›

×A:▽16

ブイスリー

吉井章（大井）

52.0倍

-99%

›

×A:▽2

ドリームパンサー

本田重（船橋）

59.1倍

-99%

›

×A:▽11

タイセイディエティ

千田洋（大井）

67.9倍

-99%

›

×A:▽6

シュヴァルニブロン

西啓太（大井）

83.2倍

-99%

›

×A:▽1

タケゾウ

藤田凌（大井）

105.7倍

-99%

›

×A:▽14

サマニデンカ

木澤奨（大井）

116.8倍

-99%

›

×A:▽12

ヴァルディ

谷内貫（大井）

140.5倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タケゾウ	藤田凌（大井）	実105.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0秒 04/30 大井3R 3着/10頭+1.8秒 04/15 大井4R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ドリームパンサー自在	本田重（船橋）	実59.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/30 大井2R 1着/12頭勝利 04/15 大井5R 9着/14頭+1.4秒 03/24 大井6R 2着/14頭+1.4秒 03/11 大井4R 7着/14頭+1.7秒 02/17 大井3R 3着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	オレンジマン	中山遥（浦和）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4秒 04/17 大井6R 3着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	レヴェルトディオ	矢野貴（大井）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	リアンリーヴァ差し	笹川翼（大井）	実23.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8秒 02/20 大井3R 5着/14頭+1.2秒 01/30 大井3R 3着/8頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	シュヴァルニブロン差し	西啓太（大井）	実83.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 06/12 大井3R 10着/12頭 05/22 大井4R 11着/16頭 05/01 大井9R 6着/7頭+2.3秒 04/17 大井6R 7着/12頭+2.4秒 03/27 大井2R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	シンプウエース	達城龍（大井）	実42.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0秒 04/17 大井6R 10着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	実81.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11頭+1.9秒 01/12 大井4R 4着/6頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	マインゴールド	岡村健（船橋）	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8秒 01/13 大井5R 12着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	マジックエレガンス	和田譲（大井）	実2.2	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.7% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実67.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16頭 04/15 大井5R 8着/14頭+1.3秒 03/25 大井3R 4着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ヴァルディ自在	谷内貫（大井）	実140.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井7R 5着/8頭+2.1秒 03/13 大井2R 4着/9頭+1.3秒 02/18 大井9R 11着/11頭+2.6秒 01/13 大井4R 1着/16頭勝利 10/07 大井4R 4着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	オロールシェール逃げ	鷹見陸（大井）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/22 大井10R 7着/9頭+2.1秒 04/17 大井5R 4着/9頭+1.0秒 03/27 大井2R 5着/12頭+0.6秒 03/11 大井4R 1着/14頭勝利 02/20 大井2R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	サマニデンカ逃げ	木澤奨（大井）	実116.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8秒 02/17 大井4R 1着/12頭勝利 12/25 大井6R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	コブラツイスト	藤本現（大井）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ブイスリー先行	吉井章（大井）	実52.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／65日ぶりの実戦）
前5走 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5秒 03/12 大井5R 7着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マジックエレガンス

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15コブラツイスト

3.6倍

EV -30%

▲4レヴェルトディオ

5.7倍

EV -57%

出走馬全16頭

◎10

マジックエレガンス

和田譲（大井）

2.2倍

-8%

›

○15

コブラツイスト

藤本現（大井）

3.6倍

-30%

›

▲4

レヴェルトディオ

矢野貴（大井）

5.7倍

-57%

›

△3

オレンジマン

中山遥（浦和）

10.8倍

-29%

›

△13

オロールシェール

鷹見陸（大井）

18.2倍

-2%

›

△5

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

23.5倍

+3%

›

▽9

マインゴールド

岡村健（船橋）

22.3倍

-29%

›

▽16

ブイスリー

吉井章（大井）

52.0倍

+43%

›

▽7

シンプウエース

達城龍（大井）

42.9倍

-8%

›

▽6

シュヴァルニブロン

西啓太（大井）

83.2倍

+40%

›

▽2

ドリームパンサー

本田重（船橋）

59.1倍

-10%

›

▽11

タイセイディエティ

千田洋（大井）

67.9倍

-23%

›

▽8

アンパンタイム

杉山海（大井）

81.0倍

-26%

›

▽1

タケゾウ

藤田凌（大井）

105.7倍

-23%

›

▽14

サマニデンカ

木澤奨（大井）

116.8倍

-33%

›

▽12

ヴァルディ

谷内貫（大井）

140.5倍

-35%

›

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